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허기수 (한국전자통신연구원) 손용기 (한국전자통신연구원) 신호철 (한국전자통신연구원) 오창목 (한국전자통신연구원) 이동우 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,496 - 1,499 (4page)

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In this paper, we constructed a multi-sensorbased acquisition system and collected human data to understand the current motion state of exoskeleton robot wearers. We propose a Bidirectional LSTM deep learning model for recognizing work motions with the purpose of determining the timing of support based on the work activities of exoskeleton robot wearers. The experimental results showed that good performance could be achieved by simultaneously applying data augmentation methods (window slicing and time warping) during training.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 작업동작 휴먼데이터 획득 및 전처리
Ⅲ. 외골격 로봇 착용자의 동작 인식 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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